เราจะมา Implement บางส่วนของ Paper "The Halloween Indicator, "Sell in May and Go Away": Another Puzzle"

อาวุธหลักของ Paper นี้คือ สมการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) เราจะมาทำความเข้าใจกันแบบเร็วๆ

⦁ สร้างข้อมูลจำลองที่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร x และ y พร้อม noise เพื่อเลียนแบบข้อมูลจริง
⦁ คำนวณค่าความชัน (m) และจุดตัดแกน (c) ด้วยสมการ Least Squares และเปรียบเทียบกับผลลัพธ์จาก NumPy และ Statsmodels
⦁ วัดความเหมาะสมของเส้นถดถอยที่สร้างขึ้นด้วยค่าความถูกต้อง R2 ที่คำนวณจากผลต่างระหว่างค่าที่คาดการณ์และค่าจริง

เราจะทำการวิเคราะห์ตามแนวคิดจากงานวิจัย "The Halloween Indicator, 'Sell in May and Go Away': Another Puzzle"

• ดึงข้อมูลตลาดหุ้นจริงมาสร้างตัวแปรจำลองกลยุทธ์ 'Sell in May'

• วิเคราะห์ความสัมพันธ์: ใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจำลองกับผลตอบแทนที่ได้

นำผลลัพธ์ที่ได้ไปจำลองกลยุทธ

• จำลองกลยุทธ์ 'Sell in May' เปรียบเทียบผลตอบแทนสะสมของแต่ละดัชนีจากการใช้กลยุทธ์นี้

• แสดงกราฟผลตอบแทนสะสมเพื่อดูแนวโน้มและความแตกต่างระหว่างดัชนี